基于自适应稀疏表示的振动信号压缩采样研究与应用

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1、TP274公开分类号：____________密级：______________ＵＤＣ：单位代码：______________11646硕士专业学位论文论文题目：基于自适应稀疏表示的振动信号压缩采样研究与应用1211082105学号：_________________________姓名：_________________________程丹丹工程硕士专业学位类别：________________________电子与通信工程专业学位领域：________________________信息科学与工程学院学院：_________________________叶庆卫指

2、导教师：_________________________合作导师：_________________________论文提交日期：2015年6月16日AThesisSubmittedtoNingboUniversityfortheMaster’sDegreeStudyandApplicationonCompressiveSamplingbasedonAdaptiveSparseRepresentationforVibrationSignalCandidate：DandanChengSupervisors：AssociateProfessorQingweiYeFacu

3、ltyofElectricalEngineeringandComputerScienceNingboUniversityNingbo315211，ZhejiangP.R.CHINAJune16,2015独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得宁波大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。签名：___

4、________日期：____________关于论文使用授权的声明本人完全了解宁波大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵循此规定）签名：___________导师签名：___________日期：____________宁波大学硕士专业学位论文基于自适应稀疏表示的振动信号压缩采样研究与应用摘要随着人们安全意识的不断提高，结构健康监测已成为工程领域的一个热点研究问题。大型工程结构健康监测系统中需要布置大量的传感器来采集

5、振动信号，基于奈奎斯特采样定理的信号采集方法给系统数据存储和传输带来了很大的压力。近几年提出的压缩感知理论为信号压缩采样提供了新途径，稀疏信号可以用低于奈奎斯特采样定理要求的采样速率进行采样，然后通过优化算法从少量的观测值中精确重构原始信号。本文在对压缩感知理论学习研究的基础上，结合振动信号特征设计了自适应稀疏表示的振动信号压缩采样系统。本文的主要研究工作如下：1.系统研究了压缩感知的理论模型，从信号稀疏表示、测量矩阵和重构算法这三个方面进行了详细介绍，结合振动信号的线性特征，构建了适合振动信号稀疏表示的基矩阵—自适应AR基，与固定正交的DCT基和DFT基相比，自适应

6、AR基能明显改善信号稀疏表示效果，保证了振动信号重构准确度。2.研究了随机滤波、伪随机和均匀随机这三种压缩采样方法，推导出不同压缩采样方法对应的测量矩阵，并证明了测量矩阵与DCT基之间的不相关性，最后仿真对比了不同压缩采样方法对信号重构质量的影响。基于压缩感知理论的信号采样方法不仅能获得准确重构信号，而且有效地减少了采样次数。3.结合自适应AR基和均匀随机压缩采样方法设计了自适应稀疏表示的振动信号压缩采样系统，详细介绍了基于ADuC7026微控制器的信号采样硬件电路，压缩采样斜拉索桥梁模型的振动信号并高概率重构。通过实验证明该系统不仅能有效地压缩振动信号，而且降低了硬

7、件电路的复杂度。综上，本文以压缩感知为理论基础研究了振动信号稀疏表示基矩阵和压缩采样技术，设计了自适应稀疏表示的振动信号压缩采样系统，有效降低振动信号采样频率并精确重构，并通过实验验证了该系统的可行性。关键词：自适应AR基，稀疏表示，振动信号，均匀随机压缩采样I基于自适应稀疏表示的振动信号压缩采样研究与应用StudyandApplicationonCompressiveSamplingbasedonAdaptiveSparseRepresentationforVibrationSignalAbstractAlongwiththerisingofthe